Ir al contenido principal

TecdeMonterreyX: Introducción a la Ciencia de Datos y el Big Data

4.3 stars
18 ratings

Obtén un panorama general de lo que es Data Science o Ciencia de Datos y cómo aplicarla en las organizaciones. Aprende a tomar decisiones basadas en los datos.

Introducción a la Ciencia de Datos y el Big Data
4 semanas
3–5 horas por semana
A tu ritmo
Avanza a tu ritmo
Gratis
Verificación opcional disponible

Hay una sesión disponible:

¡Ya se inscribieron 48,590! Una vez finalizada la sesión del curso, será archivadoAbre en una pestaña nueva.
Comienza el 28 mar
Termina el 31 dic

Sobre este curso

Omitir Sobre este curso

El futuro pertenece a la ciencia de datos y a quienes la entiendan. Al igual que el petróleo y el gas impulsaron las economías de los siglos XX y XXI, los datos impulsan cada vez mas la innovación y la economía global a medida que avanzamos hacia una nueva era denominada la revolución digital.

Las empresas que están cambiando a una mentalidad de datos van a obtener primero una enorme ventaja competitiva.

Esto se ha convertido en una verdad universal: las empresas modernas se están inundando de big data. El año pasado, McKinsey estimó que las iniciativas de Big Data en el sistema de salud de los Estados Unidos, "podrían representar de $300 mil millones a $450 mil millones en gastos de salud reducidos o del 12 al 17 por ciento de la línea de base de $2.6 billones en costos de salud de los Estados Unidos". Por otro lado, sin embargo se estima que los datos erróneos le cuestan a los Estados Unidos apróximadamente $3.1 trillones de dólares al año.

Aunque la ciencia de datos representará ventajas puntuales para las empresas como mitigar el riesgo y/o el fraude; entregar al cliente productos relevantes y tener experiencias personalizadas al mismo, es sin embargo, importante notar que la ciencia de datos podrá agregar un valor a cuaquier negocio, siempre y cuando pueda usar bien sus datos. El análisis de la información y la inteligencia de negocios ayudan a las organizaciones a tomar decisiones inteligentes basadas en el análisis de datos.

De un vistazo

  • Institución: TecdeMonterreyX
  • Tema: Análisis de datos
  • Nivel: Intermediate
  • Prerrequisitos:

    Conocimientos sobre lenguajes de programación (deseable "R" o "Python") y estadística.

  • Idioma: Español
  • Transcripción de video: Español
  • Programas asociados:
  • Habilidades asociadas:Oil And Gas, Data Science, Data-Driven Decision-Making, Business Intelligence, Big Data, Innovation, Risk Mitigation, Data Analysis

Lo que aprenderás

Omitir Lo que aprenderás

- Introducir al alumno en los conceptos claves sobre la Ciencia de Datos y Big Data.

- Comprender la forma en la que se gesta un proyecto de Ciencia de Datos.

- Identificar los proyectos de esta disciplina que se pueden realizar en las diferentes áreas funcionales de una organización a través de casos de éxito en las diferentes industrias.

Preguntas frecuentes

Omitir Preguntas frecuentes

¿Qué es Ciencia de Datos?

R= Es un campo interdisciplinario que involucra métodos científicos, procesos y sistemas para extraer conocimiento o un mejor entendimiento de datos en sus diferentes formas, ya sean estructurados o no estructurados.

¿Existe una metodología para aplicar ciencia de datos?

R= Existen varias metodologías para desarrollar proyectos de ciencia de datos, entre los que destacan CRISP-DM (Cross-industry standard process for data mining) o TDSP (Team Data Science Process)

¿Qué conocimientos se requieren para la Ciencia de Datos?

R= Para desarrollarse en el ámbito de la ciencia de datos es necesario contar con conocimientos en el área de estadística; manejar un lenguaje de programación (R o Python) y ser experto en el área de dominio (finanzas, mercadotecnia, ventas, etc.)

¿Cuáles son las herramientas mas utilizables?

R= Actualmente se ha disparado el mercado de herramientas para la aplicación de la ciencia de datos, teniendo como opciones comerciales a SAS, Watson de IBM, Oracle Analytics Cloud, SAP Cloud Analytics, DataRobot, etc., pero también en el área de Open Source: Anaconda, Spark, Scikit-learn, TensorFlow, etc.

Este curso es parte del programa Ciencia de Datos Professional Certificate

Más información 
Instrucción por expertos
3 cursos de capacitación
A tu ritmo
Avanza a tu ritmo
3 meses
3 - 5 horas semanales

¿Te interesa este curso para tu negocio o equipo?

Capacita a tus empleados en los temas más solicitados con edX para Negocios.